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二进制代码相似度比较研究技术汇总
方法有K子图匹配、路径相似性、图嵌入。 基于特征的相似度:计算相似性的常见方法(28种)是将一段二进制代码表示为向量或一组特征,使得类似的二进制代码具有相似的特征向量或特征集。这里应用最多的是利用机器学习来实现。 Hash匹配相似度:对于多维向量数据相似度快速匹配,通常使用局部敏感hash算法LSH来实现。
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源代码与二进制文件SCA检测原理
2.1 大颗粒度检测方法:根据源代码文件的相似度来判断属于什么组件和版本;文件相似度可以基于hash的严格匹配方法,也可以根据文本相似度匹配方法;这种匹配方法的优点是效率高,匹配速度极快,确定是也很明显,基于hash的容易漏报,基于文本相似度的准确率低; 2.2 细颗粒度检测方法:
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基于源码的二进制SCA特征生成技术
库,利用算法进行相似度计算,从而检测出二进制程序中引用了哪些开源软件及对应的版本号信息,因此特征库的全面性和及时性对二进制SCA检测结果起到至关重要的作用,本文简单阐述如何基于源码来生成二进制SCA特征。 检测原理及流程简介: 在二进制SCA检测原理中提到对于常量字符串、部分类名
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常见的缓存淘汰算法
问题,命中率比LRU要高。 2Q与LRU-2类似,不同点在于将LRU-2算法中的访问历史队列改成了一个FIFO队列,这里不再赘述。上面介绍了4个常用的缓存淘汰算法,实现起来也不是很复杂。当然还有一些其他的算法,这里就不再介绍了,感兴趣的朋友可以查找资料学习一下。 华为云 面向未来
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算法精英赛
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什么是RSA算法?
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漂浮物识别算法
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计算服务:让算力释放算法之美
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“垃圾”回收算法的三个组成部分
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